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Enregistrement W4323568840 · doi:10.1101/2023.03.03.530998

Integrated single-cell analysis defines the epigenetic basis of castration-resistant prostate luminal cells

2023· preprint· en· W4323568840 sur OpenAlexaff
Jason Kirk, Jie Wang, Amanda Tracz, Mark D. Long, Spencer R. Rosario, Yibing Ji, Rahul Kumar, Xiaozhuo Liu, Prashant K. Singh, Igor Puzanov, Gurkamal Chatta, Qing Cheng, Jiaoti Huang, Jeffrey L. Wrana, Jonathan F. Lovell, Han Yu, Song Liu, Michael M. Shen, Dean G. Tang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerWnt signaling pathwayBiologyContext (archaeology)ProstateCastrationCancer researchAndrogen receptorProgenitor cellComputational biologyStem cellBioinformaticsSignal transductionCell biologyEndocrinologyCancerGeneticsHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding prostate response to castration and androgen receptor signaling inhibitors (ARSI) is critical to improving long-term prostate cancer (PCa) patient survival. Here we use a multi-omics approach on 229,794 single cells to create a mouse single-cell reference atlas better suited to interpreting mouse prostate biology and castration response. Our reference atlas refines single-cell annotations and provides chromatin context, which, when coupled with mouse lineage tracing demonstrates that the castration-resistant luminal cells are distinct from the pre-existent urethra-proximal stem/progenitor cells. Molecular pathway analysis and therapeutic studies further implicate JUN/FOS, WNT/B-Catenin, FOXQ1, NFkB, and JAK/STAT pathways as the major drivers of castration-resistant luminal populations with high relevance to human PCa. Importantly, we demonstrate the utility of our datasets, which can be explored through an interactive portal (https://visportal.roswellpark.org/data/tang/), to aid in developing novel combination treatments with ARSI for advanced PCa patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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